使用Pandas从另一个数据框中的信息过滤数据帧

我有一个数据框在下面。使用Pandas从另一个数据框中的信息过滤数据帧

df = pd.DataFrame(columns=['Chromosome', 'Start','End'], 
    data=[ 
      ['chr1', 2000, 3000], 
      ['chr1', 500, 1500], 
      ['chr3', 3000, 4000], 
      ['chr5', 4000, 5000], 
      ['chr17', 9000, 10000], 
      ['chr19', 1500, 2500] 
      ])

我有一个探测数据框如下。

probes = pd.DataFrame(columns=['Probe', 'Chrom','Position'], 
    data=[ 
      ['CG999', 'chr1', 2500], 
      ['CG000', 'chr19, 2000], 
      ])

我要筛选行DF含有探针染色体，并且其具有探头位置之间它的开始和结束号码，然后在DF添加探头名新列/字段。所需的输出低于：

Probe Chrom Start End 
0 CG999 chr1  2000  3000 
5 CG000 chr19 1500  2500

我下面的作品尝试，但探测器名称不放到一个探针列，是循环探测数据的依赖。必须有一个更有效的方式来做到这一点。

all_indexes = [] 

# fake2.tsv is the aforementioned probes dataframe 
with open('fake2.tsv') as f: 
    for x in f: 
     probe, chrom, pos = x.rstrip("\n").split("\t") 
     row = df[(df['Chromosome'] == chrom) & ((int(pos) > df['Start']) & (int(pos) < df['End']))] 
     all_indexes.append(t.index.tolist()) 

all_t = [y for x in all_t for y in x] 
df.iloc[all_indexes]

来源

2017-06-15 DDRRpy

你可以试试这个：

df.merge(probes, left_on='Chromosome', right_on='Chrom').query('Start < Position < End')

输出：

Chromosome Start End Probe Chrom Position 
0  chr1 2000 3000 CG999 chr1  2500 
2  chr19 1500 2500 CG000 chr19  2000

来源

2017-06-15 15:40:20

我刚刚遇到同样的问题，显然没有内置的熊猫解决方案。然而，你可在下列线程使用的解决方案：

来源

2017-06-15 15:33:09 Dimgold

使用Pandas从另一个数据框中的信息过滤数据帧

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